Formation Big Data : Enjeux, concepts, architectures et outils


REFERENCE
 
 
OBIF
DUREE
 
 
3 jours
TARIFS
 
 
1890 € HT
Niveau : Débutant
Cours à distance: Possible
Eligible CPF: Oui
BestSeller : oui
OBJECTIFS :
 

Le Big Data est un phénomène aux multiples facettes et il ne se résume pas à une technologie.
La première question à laquelle répond ce séminaire Big Data est « de quoi parle-t-on ?».
La réponse peut tenir en une seconde, en traduisant l’expression en français, ou tenir sur plusieurs jours. En effet, il existe une certaine confusion dans les termes, leurs rôles et leurs niveaux de dépendance (Big Data, IoT, Décisionnel, SGBD, NoSQL, Data Scientist, Cloud, Hadoop, Cloudera, Hortonworks, MapReduce, Dataviz, etc.).
Et les acteurs ? Le Big Data ne concerne-t-il que les poids lourds du paysage informatique ou les PME sont-elles aussi concernées ? L’informatique traditionnelle (applications, infrastructure, outils, etc.) doit-elle s’adapter ou s’agit-il de technologies parallèles et autonomes ? Quels sont les impacts précis du Big Data au niveau des compétences des informaticiens? De nouveaux métiers apparaissent ou sont-ils simplement remis sur le devant de la scène ?
Et que dit la loi sur le stockage et l’utilisation massive des données ? Quels sont les acteurs précis d’un projet Big Data et comment gère-t-on ce dernier par rapport à un projet « classique » ?
Quelles sont les spécificités d’une infrastructure Big Data, du stockage des données, de leur analyse ? Pourquoi la visualisation des données porte un nom (Dataviz) laissant penser qu’il s’agit d’une technologie à part entière ? Et plus généralement doit-on gérer un projet Big Data comme un projet classique ? etc.

Bref, beaucoup de questions autour du Big Data et ce séminaire propose d’y répondre à travers une visite guidée et progressive du paysage Big Data en s’appuyant sur de solides retours d’expérience et des success-stories.

PRÉ-REQUIS :
 

Il est recommandé d'avoir une culture générale de base en informatique (OS, base de données, etc.).
 

PUBLIC :
 

Cette formation s'adresse aux DSI, directeurs techniques, chefs de projets, architectes, consultants, administrateurs de bases de données, ingénieurs systèmes et réseaux, développeurs, data scientists, et plus généralement toute personne désirant disposer d’une vue globale et détaillée sur le Big Data.

PROGRAMME :
 

Contexte et opportunités du Big Data

Les origines du Big Data
Les données au cœur des enjeux
Explosion du nombre de données
La place des objets connectés dans le Big Data
Données structurées, semi-structurées, non structurées
Comment disposer de données de « qualité » ?
Les limites des architectures actuelles
Définition d’un système Big Data
Différences entre BI, Big Data et Data Science ?

Sécurité éthique et enjeux juridiques du Big Data

Les données personnellesLes informations sensibles, interdites de collecte
La CNIL régule les données numériques
Les accords intra-pays

Open data

La philosophie des données ouvertes et les objectifs
Bénéfices escomptés
Synergie avec le Big Data

Les projets Big Data en entreprise

Spécificités d’un projet Big Data
Enjeux stratégiques et organisationnels
L’innovation constante accélère le phénomène
Nouvelles technologies de transmission (vitesse de connexion accrue, mobiles en constante amélioration)
Objets connectés et domotique
Zoom sur le marché des biens et services proposés aux consommateurs
Fusionner les données exogènes et endogènes pour mieux comprendre les usagers
Méthodes de traitement de l’information : du traitement batch, au traitement temps réel
Architectures décisionnelles d’aujourd’hui
Les lacs de données (Datalake) en pleine émergence
Exemple de cahier des charges

Architecture et infrastructure Big Data

Cohabitation des solutions SGBDR et NoSQL
Les outils permettant d’extraire les données (ETL)
La nécessité de “nettoyer” les données (dataquality)
Exemple de traitement avec un ETL dédié Big data
L’apport d’un MDM (Master Data Manager)
Le stockage avec Hadoop (base de données Hbase, système de fichiers distribué HDFS)
Solutions big data alternatives (Sybase IQ, SAP Hana, Vectorwise, HP Vertica, etc.)

L’analyse des données et la visualisation

Définition de l’analyse statistique
Requêter avec Hive
Analyser les données (Pig, Mahout, etc.)
Intégrer les données grâce à Sqoop

Le développement d’applications Big Data

La philosophie de MapReduce (clef, valeur)
L’apport d’Apache Spark
Machine learning et prédiction des données (Scala, Spark MLibs, etc.)
Interconnexion avec les outils SPSS, R, SAS
Conclusion : quelle famille et quel type de langage pour quel besoin ?

La visualisation des données (Dataviz)

Ce que les statistiques ne disent pas
Data visualisation et cas d'usage concrets
Quels graphes pour quels usages ?
Représentation de données complexes (encodage visuel, visualisation interactive)
Savoir communiquer sur les analyses de données (Data Storytelling)
Synthèse des principaux outils utilisés dans les projets

Démonstration d’un environnement distribué Hadoop

Les moteurs de recherche de grande envergure
Présentation Lucene, Solr
Mécanisme de traitement
Gestion des journaux applicatifs
Mécanismes et architecture Apache Flume
La relation entre Cloud et Big Data
Motivation entre clouds publics et privés
Les clouds de stockage
Se reconcentrer sur les problématiques métiers, grâce aux services managés

Cas d’usage et success-stories
 

REMARQUES :
 

Il est possible de suivre cette formation Big Data à distance. Vous participez en temps réel à la même session en même temps que les autres participants présents eux en salle de cours. Un kit spécial formation à distance vous sera envoyé avec notamment le matériel (casque micro). Vous n’avez besoin que d’un navigateur et d’une connexion internet pour suivre dans les meilleures conditions cette formation à distance Big Data. Contactez-nous pour plus d’informations sur ce cours Big Data à distance de chez vous ou depuis votre bureau.

TRAVAUX PRATIQUES :
 

Une étude de cas permet d'illustrer les notions abordées et sert de fil conducteur aux multiples démonstrations.

Les avis figurant ci-dessous sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions. Avis des participants à la formation Big Data : Enjeux, concepts, architectures et outils : Note moyenne : 4,4/5
5/5
Avis certifié A suivi un cours chez PLB
LEROY Florian - TELIA CARRIER

Mon avis sur le contenu du stage :

"Des exemples de vraies bases de données à manipuler auraient pu être ajoutées"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Adaptabilité du formateur"

4/5
Avis certifié A suivi un cours chez PLB
Boris

Mon avis sur le contenu du stage :

"Exemples et exercices parfois très intéressant et d'autres moins concret, mais avec un réel intérête pédagogique"

Mon avis sur la salle de formation :

"Câble réseau débranché, mais après OK, très confortable, bien aussi les tableaux numériques, cele apporte un véritable plus"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"calme et convivialité"

4/5
Avis certifié A suivi un cours chez PLB
Pierre

Mon avis sur le contenu du stage :

"Bonne présentation et explication sur les bases BIgData"

Mon avis sur le formateur :

"Très agréable"

Mon avis sur la salle de formation :

"Super café !"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Café et le formateur :-)"

Lire tous les avis

4/5
Avis certifié A suivi un cours chez PLB
Alexis

Mon avis sur la salle de formation :

"Super et très bon accueil de PLB un grand merci "

5/5
Avis certifié A suivi un cours chez PLB
Céline
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